核心分析¶

目标：在本地运行 MCP Server，使 VS Code 能发现并安装该仓库的 prompts/instructions/collections。

基本步骤（实践指南）¶

1. 准备环境：在主机安装并启动 Docker；验证 docker run hello-world 能正常执行。
2. 运行 MCP Server 镜像：示例命令（README 提供）：

docker run -i --rm ghcr.io/microsoft/mcp-dotnet-samples/awesome-copilot:latest

3. 配置 VS Code：在 VS Code 的 MCP 配置位置（或通过扩展设置）添加一个 stdio 类型 server，命令即为上面的 docker run ...。
4. 测试发现与安装：在 Copilot Chat 中使用 / 命令或编辑器的安装按钮搜索 awesome-copilot 并尝试安装某个 collection。

常见故障与解决¶

• Docker 权限/Rootless 问题：确保当前用户可运行 Docker，或在 CI 环境使用代理脚本。
• 编辑器未识别 stdio：检查命令是否可在 shell 中无交互执行，并确保 VS Code 的 MCP 配置中命令路径正确。
• 替代方案：若无法运行 Docker，可手动将 repository 下的文件复制到本地并按项目约定放置。

重要提示：MCP Server 只是桥梁；你仍需要 Copilot/ Copilot Chat 的可用订阅和编辑器对 MCP 的支持。

总结：按 README 的 Docker 命令运行 MCP Server 并在 VS Code 中配置 stdio server 是最直接路径，建议提供一键启动脚本与故障排查步骤以降低团队上手成本。

核心分析¶

治理目标：在开放贡献和高可用性之间建立平衡，确保 prompts/instructions 的质量、可用性与安全性。

推荐治理流程¶

1. 贡献模板与必填 frontmatter：定义字段（title、description、patterns、examples、risk-level 等），并要求正负样例路径。
2. CI 自动化校验：
   - Markdown/YAML 语法检查与 lint。
   - Pattern 匹配测试：在 CI 中验证 patterns 是否匹配提供的示例文件。
   - 内容安全扫描（检测泄露密钥、危险命令）。
3. 分级审核策略：低风险（文档类、简单 prompts）可自动合并，高风险（instructions 影响编译/部署/安全）必须人工审查并批准。
4. 版本化与回退：collections 使用 semver 或变更日志，出现问题时能快速回退。
5. 维护者工具与文档：提供本地验证脚本、pre-commit 钩子与贡献指南模板以降低贡献门槛并提高一致性。

注意事项¶

• 对于高风险 instruction，强制人工评审并在 PR 中要求运行结果示例。
• 持续跟踪 Copilot 功能变更，必要时对相关 items 进行更新或下线。

重要提示：治理不仅靠规则，还要建立反馈机制（issue / 報告表单）以便快速纠正误用。

总结：将贡献流程标准化并与 CI/审查挂钩，能把社区活力转化为可维护、可审计的资产。

核心分析¶

问题核心：文件模式匹配是实现上下文敏感 instructions 的关键，但也是误报（不该生效的文件被应用）与漏报（目标文件未生效）的主要来源。

常见误差类型¶

• 误报：使用过宽的 glob（如 **/*.md）或未排除第三方/生成目录导致规则误触。
• 漏报：pattern 过窄或忽略大小写、扩展名别名、路径变体等。
• 边缘情况：模板/示例文件、生成代码或 monorepo 子包的路径差异。

降低错误的具体方法¶

1. 明确 frontmatter 语法与示例：在每个 instruction 文件中附加生效的示例路径与不生效的负例。
2. 使用白名单+黑名单组合：优先列出应匹配的路径（白名单），再排除 node_modules、dist 等目录。
3. 在 CI 中加入匹配测试：每次 PR 校验新增或修改的 pattern 是否按预期匹配示例文件。
4. 逐步推广：先在少量文件/模块启用，收集误用反馈后扩大覆盖。

重要提示：不要把 pattern 作为唯一防线——把高风险 rule 通过代码审查、自动测试与人工审批结合起来。

总结：通过规范化 pattern 编写、示例覆盖与 CI 验证，可以把误报/漏报风险降到可接受水平，保证 instructions 在实战中更可靠。